uchar 转cv::Mat

可以使用以下代码将 uchar 类型的数据转换为 cv::Mat 类型：

uchar* data = /* your uchar data */;
int rows = /* number of rows */;
int cols = /* number of columns */;

cv::Mat mat(rows, cols, CV_8UC1, data);

其中 CV_8UC1 表示每个像素点占用 8 位（即一个 byte），且只有一个通道（灰度图像）。如果是彩色图像，可以使用 CV_8UC3 表示每个像素点占用 8 位，且有三个通道（红、绿、蓝）。

请注意，此代码只适用于一维数组类型的 uchar 数据。如果有多维数组，还需要根据实际情况修改代码。

相关问题

uchar 转cv::Mat 三通道

可以使用cv::Mat img = cv::imdecode(cv::Mat(1, length, CV_8UC1, data), CV_LOAD_IMAGE_COLOR)来将一维 uchar 数组转换为三通道的 cv::Mat 图像。其中，length 是 uchar 数组的长度，data 是 uchar 数组的指针。

uchar *cv::Mat::data

cv::Mat::data 是一个指向 cv::Mat 内存块的指针，它指向图像数据的首地址。通过这个指针，可以访问图像的像素值，如下所示：

cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
uchar* pixelPtr = image.data;
int cn = image.channels();
for(int i = 0; i < image.rows; i++) {
    for(int j = 0; j < image.cols; j++) {
        for(int k = 0; k < cn; k++) {
            // 访问像素值
            uchar value = pixelPtr[i*image.cols*cn + j*cn + k];
            // 处理像素值
        }
    }
}

在上述代码中，通过访问指针 pixelPtr 来遍历图像中的每个像素，并对其进行处理。注意，这里需要根据图像的通道数计算出每个像素值在内存块中所占的字节数。